第一种: func read(conn *net.Conn) error { defer conn.Close() buf := make([]byte, 0, 4096) len := 0 for { n, err := conn.Read(buf[len:]) if n > 0 { len += n } if err != nil { if err != io.EOF { //Error Handler } break } } // buf[:len] is the content } 第二

简单的c# TCP通讯(TcpListener) C# 的TCP Socket (同步方式) C# 的TCP Socket (异步方式) C# 的tcp Socket设置自定义超时时间 C# TCP socket发送大数据包时,接收端和发送端数据不一致 服务端接收Receive不完全 在发送端,一次发送200k个字节,在接收端,一次接收200k个字节, 但是在接收端,经常会出现 socket.receive 接收不全的情况 , 偶尔接收的包也是正常的,用Wireshark抓包发现,每次发送都分成

看到本文的标题,相信你会忍不住进来看看! 没错,本文要讲的就是这个重量级的东西,这个不仅仅支持单表查询,更能支持连接查询, 加入一个表10W数据,另一个表也是10万数据,当你用linq建立一个连接查询然后利用take,skip读取第N页数据的时候, 你的程序就挂了,因为,你很可能读取需要几十秒甚至几分钟以上. 下面来讲解一下,ASP.NET MVC + EF 利用存储过程读取大数据的详细过程. 1.首先,我们创建一个实体类PageinationInfo,主要用于分页,如下 public clas

ASP.NET MVC + EF 利用存储过程读取大数据,1亿数据测试很OK 看到本文的标题,相信你会忍不住进来看看! 没错,本文要讲的就是这个重量级的东西,这个不仅仅支持单表查询,更能支持连接查询, 加入一个表10W数据,另一个表也是10万数据,当你用linq建立一个连接查询然后利用take,skip读取第N页数据的时候, 你的程序就挂了,因为,你很可能读取需要几十秒甚至几分钟以上. 下面来讲解一下,ASP.NET MVC + EF 利用存储过程读取大数据的详细过程. 1.首先,我们创建一个实

本节内容 1.概述 2.socket接收大数据 3.中文字符的坑 一.概述 上篇博客写到了,就是说当服务器发送至客户端的数据,大于客户端设置的数据,则就会把数据服务端发过来的数据剩余数据存在IO缓冲区中,那我们如何解决这个问题呢? 有的同学就说了: 改大客户端接收的数据的大小=>这个方案并不能解决问题,因为官方建议最多只能接收8k的数据,那服务端发送过来的数据大于8K咋办,很显然不行 客户端可以多收几次=>客户端需要收多少次,才能把这个命令返回的结果全部收回来呢?并且怎么确定这条命令返回的结果

Socket接收大数据 上一篇博客中的简单ssh实例,就是说当服务器发送至客户端的数据,大于客户端设置的数据,则就会把数据服务端发过来的数据剩余数据存在IO缓冲区中,这样就会造成我们想要获取数据的完整性. 解决思路: 1.改大客户端接收的数据的大小,因为官方建议最多只能接收8k的数据,那服务端发送过来的数据很容易就会大于8K,这个思路并不能从根本上解决问题(不建议使用) 2.客户端可以多收几次,服务端给客户端发数据之前,先计算一下要发给客户端数据大小(len()判断文件长度) ,比如说要发给客户

背景:目前表中只有5G(后期持续增长),但是其中一个字段(以下称为detail字段)存了2M(不一定2M,部分为0,平均下来就是2M),字段中存的是一个数组,数组中存N个json数据.这个字段如下: [{"A": "A", "B": "B", "C": "C", "D": "D"}...] 要是拆表的话,可能要拆好多个,要是存多行根据阿里巴巴<

大数据是指大于32K或者64K的数据. 大数据的发送和接收通过TSTREAM对象来进行是非常方便的. 我们把大数据分割成一个个4K大小的小包,然后再依次传输. 一.大数据的发送的类语言描述: 1)创建流对象,用流对象一次性地加载完大数据 2)移动流的POSITION,一次将流的4K大小的一块内存读进一块BUF里面 3)SOCKET发送这块大小为4K的BUF 4)重复执行二.三步骤,直至发完 二.大数据的接收的类语言描述: 1)创建一个流对象 2)接收方一次接收4K大小的数据暂存一块4K大小的BU

在C#中经常会用到Socket去接收和发送数据,而且也是非常方便的,有时候我们会向服务端去请求数据,如果返回的数据量很大,比如超过10M甚至是更多,那么该怎样去接收数据呢?下面以一个在项目中用到的实例去分析和解释这个问题,先看看下面的这段代码? /// <summary> /// 返回摄像头信息 /// </summary> private void RcvCameraInfos(object obj) { string sourceIp = System.Configuratio

一:什么是socket大数据包发送问题 socket服务器端或者客户端在向对方发送的数据大于对方接受的缓存时,会出现第二次接受还接到上次命令发送的结果.这就出现象第一次接受结果不全,第二次接果出现第一次结果. 比如send 1900 数据,recv 只接受1024.多于数据900放在缓存区里,第二次命令来的时候,调用send会先把900发回去,在把新数据放到缓存区,等到1024在系统会自动发送过去. 发送数据,一是缓存区满,二是超时 解决办法: 在发送数据前,计算发送数据的大小,把大小发给对方.

  1.OpenXmlSDK是个很好的类库,可惜只能通过C#调用,C#的童鞋又福气了. 2.服务端程序由于没法安装office,所以这个对asp.net网站来说是最理想的库了.需要.net 4.0版本以上. 3.以流形式,sax模型读取大文件. using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using DocumentFormat.OpenXml; using Docum

通过socket,实现客户端发送命令,将服务端执行出的结果,反回到客户端,主要4个步骤:1.服务端返回数据: 2.服务端返回数据的大小: 3.客户端接收返回数据的大小: 4.客户端按返回数据大小接收数据: 一.客户端代码 #客户端import socketclient=socket.socket() #生成socket连接对象client.connect(("localhost",6969))while True: msg=input(">>>:"

>library(data.table)>data=fread("10000000.txt")>Read 9999999 rows and 71 (of 71) columns from 3.375 GB file in 00:02:36##一千万行,耗时160s.##同样的数据用read.table函数读取要600s. 参考资料: R语言data.table速查手册:https://www.cnblogs.com/nxld/p/6059570.html https:

byte[] buffer = new byte[BufferSize]; int bytesRead; // 读取的字节数 MemoryStream msStream = new MemoryStream(); do { bytesRead = streamToClient.Read(buffer, , BufferSize); msStream.Write(buffer, , bytesRead); } ); buffer = msStream.GetBuffer();

var worksheet = workbook.Worksheets["工作表1"]; var maxN = worksheet.Range["A1"].End[excel.XlDirection.xlDown].Row; //从A1向下查找最低下的一个数据行的坐标 object[,] arr = worksheet.Range["A2:H" + maxN].Value2;

Excel下载 首先大数据量的下载,一般的Excel下载操作是不可能完成的,会导致内存溢出 SXSSFWorkbook 是专门用于大数据了的导出 构造入参rowAccessWindowSize 这个参数,会指定一个sheet可读取的row数目,超过该数目的row,会被写入到磁盘文件中,进而不能在通过getRow访问到,通过这种方式,内存使用空间就缩小很多了. 需要注意的是,如果该值指定为-1,说明不限制行数,所有记录都写入内存中:该值不能取0,因为这意味着任何新row都会写入磁盘,进而不能访问,

1. Excel2003与Excel2007 两个版本的最大行数和列数不同,2003版最大行数是65536行,最大列数是256列,2007版及以后的版本最大行数是1048576行,最大列数是16384列. excel2003是以二进制的方式存储,这种格式不易被其他软件读取使用:而excel2007采用了基于XML的ooxml开放文档标准,ooxml使用XML和ZIP技术结合进行文件存储,XML是一个基于文本的格式,而且ZIP容器支持内容的压缩,所以其一大优势是可以大大减小文件的尺寸. 2. 大批

package com.hundsun.ta.utils; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.io.PrintStream; import java.lang.reflect.InvocationTargetException; i

python中读取数据的时候有几种方法,无非是read,readline,readlings和xreadlines几种方法,在几种方法中,read和xreadlines可以作为迭代器使用,从而在读取大数据的时候比较有效果. 在测试中,先创建一个大文件,大概1GB左右,使用的程序如下: import os.path import time while os.path.getsize('messages') <1000000000: f = open('messages','a') f.write(

1 目录结构记得导包咯 mysql oracle 2 代码,DBUtil工具类见前面的随笔博文 package dbex.mysql; import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.io.FileWriter; import java.sql.Connection; import java.sql.P